开关磁阻电机调速系统BP神经网络建模

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1、第12卷第4期电机与控制学报Vol112No142008年7月ELECTRICMACHINESANDCONTROLJuly2008开关磁阻电机调速系统BP神经网络建模杨先有,易灵芝,段斌,彭寒梅(湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105)摘要:为了实现开关磁阻电机调速系统(SRD)的准确动态仿真,在测取准确磁特性样本数据基础上,利用神经网络所具有的非线性映射能力,采用基于Levenberg2Marqvardt算法的BP神经网络,建立了开关磁阻电动机的非线性模型,并在MATLAB仿真平台上搭建SRD系统动态仿真模型。

2、仿真实验表明,与常规线性SRD动态仿真模型相比,采用BP神经网络的SRD动态仿真模型转矩脉动小,具有稳定性好,鲁棒性强的特点。关键词:开关磁阻电动机;非线性模型;神经网络;建模中图分类号:TM352;TP183文献标识码:A文章编号:1007-449X(2008)04-0447-04ModelingswitchedreluctancedrivingwiththeBPneuralnetworkYANGXian2you,YILing2zhi,DUANBin,PENGHan2mei(CollegeofInformation

3、Engineering,XiangtanUniversity,Xiangtan411105,China)Abstract:ToprovidetheaccuratedynamicsimulationoftheSwitchedReluctanceDriving(SRD),Aftermeasuringtheaccurateflux2linkagedata,thenonlinearmodelofSwitchedReluctanceMotor(SRM)wasfounded,whichmadeuseofnonlinearmapp

4、ingabilityofBPneuralnetworkbasedonLevenberg-Mar2quardtarithmetic.BasedontheBPneuralnetnonlinearmodel,acompletesimulationmodelofSRDonMATLABwasdeveloped.SimulationexperimentindicatedthattheSRDsimulationmodelbasedontheBPneuralnethassmallerfluctuationsoftorqueandpe

5、rformsbetterthanthelinearmodelofSRDonthestabilityandrobustness.Keywords:switchedreluctancemotor;nonlinearmodel;neuralnetwork;modeling[1,2]关键。神经网络对非线性函数具有很强的逼近1引言能力,对非线性系统有很好的建模能力,正适合于解虽然开关磁阻电动机(SwitchedReluctanceMo2决非线性系统建模问题。所以神经网络适合于对tor,SRM)结构简单,但由于SRM采用双凸极铁

6、心结SRM进行建模。构,其电流及磁链随时间呈单向性脉冲变化,绕组电Elmas首先提出用BP网络分析SRM的模型,[3]流的非正弦与电动机磁路饱和、涡流、磁滞效应等产从而开拓了用神经网络建立SRM模型的思路。生的非线性,使其电磁关系非常复杂,用传统的性能基于MATLAB平台的Simulink是控制系统动态仿分析方法无法得到统一、实用的模型,因此,建立真的理想环境,虽然Simulink的模块库中不包括开SRM准确的非线性模型是提高其调速系统性能的关磁阻电机模块,但它的直观、便捷、准确的特点及收稿日期:2007-12-29

7、基金项目:国家自然科学基金(50677058);湘潭大学学科交叉课题(06IND06)作者简介:杨先有(1984-),男,硕士研究生,研究方向为计算机控制技术与应用;易灵芝(1966-),女,硕士,教授,研究方向为交流调速与电力电子装置、电力线路通信;段斌(1966-),男,博士,教授,研究方向为电力系统自动化;彭寒梅(1979-),女,硕士研究生,讲师,研究方向为开关磁阻电机及其控制。448电机与控制学报第12卷其具有的专业模块库为具有各种先进控制理论应用212基于BP神经网络的SRM非线性模型的开关磁阻电机调速(

8、SwitchedReluctanceDriving,样机为1台四相、8/6极、715kW的SRM。该[4]SRD)系统的整体仿真提供了适宜的平台。样机1个电周期为60°转子机械角,0°转子位置角对本文基于BP神经网络建立SRM准确非线性模应于定子凸极中心与转子凹槽中心重合位置,30°转型的基础上,在MATLAB环境下构建了SRD系统的子位置角对

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